郭伟业

摘 要：在数字城市到智慧城市的这一转变的背景下，数据信息间的交流置换需求已经不仅仅是数据的单纯共享，而是向数据的整合分析这一需求发展，改变了原本对数据资源整合的看法，也从不同的角度对综合信息进行了分析。本文将对智慧城市的综合信息分析系统中涉及的技术以及技术特征进行分析，对关键技术的研究内容、研究方向和技术重点进行了深入探讨，所研究探讨的内容涉及到与智慧城市相关的技术研究，如全要素编码分析、数据模型构建分析、实施动态生成等等。同时，还涵盖多层级的城市综合信息研究内容和方向上的展示，与此同时，对系统的内部体系架构和总体技术的路线以及实际建设和应用进行了阐述。

关键词：智慧城市;综合信息分析系统;设计;实现

在科学技术飞速发展和广泛应用的时代背景下，新一代的网络新技术如：移动宽带网络、物联网、云计算等的发展和社会中的广泛应用使得信息化不断地向著更高的阶段进行发展，完成了由信息化到智慧化转变，也使得“智慧城市”这一概念在不断地完善的同时迅速崛起并得到了广泛的应用。在互联网技术的依托下，将基础的地理空间数据作为平台构建的载体，同时将专题数据这一部分的内容融入到业务中构建智慧城市公共信息平台，这一平台的构建服务了社会、服务了公众、服务了政府部门以及事业单位和企业，提供了公共信息查询、信息分析以及决策信息辅助等服务，最为重要的是为智慧城市的构建打下了良好的基础，建立起了整体框架。虽然数字城市的建设凭借其地理空间框架的优势，对于城市发展起到了推动作用，有助于提高资源数据的利用效率。然而，在城市空间信息多元化异构方面却存在严重不足。如何在信息资源共享的前提下进一步对城市综合信息中模式的发展趋势、变化的趋势以及决策价值等进行深入挖掘，这仍是需要在智慧城市建设中要解决的问题和面临的挑战。

一、系统总体框架设计

智慧城市的建立包括多种不同类型，对框架体系的层次性也提出了严格的要求。从逻辑结构上分类，可以主要分化为六个层次，分别为感知层、网络层、数据层、平台层、应用层以及用户层。作为物联网最基础的层面，感知层也可以看作是终端层，在这一层中其中包含多个感知终端。如，我们最常听到的二维码标签、二维码标签识读器、RFID标签、RFID标签读写器、GPS、摄像头、传感器网络等。这几个感知终端具有十分重要的作用，能够识别出不同的物体，并对其信息加以采集。网络层的主要作用是对信息进行传输，该层面是由于多个网络系统共同组成的，包括通信网络、互联网、移动网络以及物联网。顾名思义，数据层最主要的任务就是搜集数据，将从终端得到的信息与业务系统进行及时的对接，然后得出精准的分析，并反复确认数据的准确性。通过这样的方式，能够找到信息与城市地理空间之间的关系，从中判断出所需的发展方式，进而建立智能化的平台，保证海量信息及时传递;平台层的作用是提取、管理数据的目录，有针对性的进行审批服务，保证信息发布的一致性，从而维护好系统的运行;应用层负责对所获取信息进行实际应用，它最大的优势在于能够利用好空间数据，并以此为基础开展深度融合，在用户决策时提供有效参考。

二、系统建设关键技术及实现

数据在来源上的广泛性的特点决定了数据综合分析的有效性和决策支持的有效性，各种空间数据与业务信息数据是支撑综合信息分析系统的数据来源和动力，只有发挥出系统建设关键技术的优势作用，对城市建设情况加以深入了解，才能挖掘出有效信息，为区域经济的发展提供指导。

（一）城市级时空综合数据模型

空间特征和时间特征是城市中各个要素都具有的明显性特点，智慧城市的下的信息分析要将不同要素之间的关系理顺清楚，并找到其中的相似点，对各方信息进行集中处理。与此同时，要以数据模型的方式建立一个多维度的时间变化模型，将空间和时间关联表述清楚。城市级时空综合数据模型不仅能够从多个尺度、多个时态、多个维度甚至是多个专题的四个维度的角度来完成对城市级时空综合数据概念模型的建立。在对空间尺度的划分方面和不规则多级划分城市区域时，可以利用嵌套的关系，也就是说，要凸显多尺度划分的优势特点，对城市地理空间位置进行描述。基于时间尺度的划分，则要将城市按照单元进行排列，以时间节点为核心加以记录，凸显时序上的优势。而在综合信息应用上，则要对多源异构业务进全面分析，整合和理清数据资料，并经过整理、加工、分析明确信息采集的居停形式，构建判断路径，从而提供多专题的信息服务。

（二）多源异构数据融合、存储及动态更新

在城市级时空综合数据库的实际建设和应用中面临着政府各部门系统建立、城市数据方面已解决管理机制的问题。政府各部门的数据管理系统都是独立进行建设的，而且政府各部门数据的类型、组织、数据的存储方式和数据平台的构建都存在着或大或小的差异，并且需要通过清洗、重组、融合等方式对这些混乱复杂、毫无头绪的信息源进行净化后才能达到获取有效信息的目的。随着物联网技术的发展以及在各方面的广泛应用，城市的感知和新的数据形式如：文本数据、音频视频数据、图像数据以及动画数据等都受到了越来越多的关注和重视。这些非结构化数据在结构上的分散异构和数据量上的庞大，对数据的管理、数据的存储、数据间的传输和数据的共享都提出了全新的标准和要求，带来了新的挑战。公共信息平台是数据交换，信息流动的主要场所，数据就是平台的“生命”，是保证平台能够正常运转的重要基础。所以说，若想建立一个长效的机制体系，实现长期的平稳运行，就必须分配好各方职责，按照周期进行管理，对数据准确性加以确认。

系统构建是一种集中管理的架构方式，其核心在于能够实现数据之间的融合与集中管控，利用多个分中心和异构业务系统数据库间的联系衔接完成了抽取数据、审查数据、清洗数据、编码数据预处理等工作，从系统的各个环节完成了数据服务性能的提高。系统元数据和数据日志记录数据的利用保证了数据的一致性和准确性。

（三）城市级空间全要素编码

对于其他各领域信息来说，无论是信息的管理、分析还是最终的存储，都与城市地理空间发展息息相关。传统的空间剖分的方法是基于规则格网（如四叉树）进行，但是为了达到实现专题数据间的深层次融合需要打破常规的对空间进行剖分的策略，在地理空间内部开展多层次的剖分，并借助不规则空间格来实施操作。这一突破性技术能走出固有的局限性，提高实体空间目标与剖分空间之间的对应性，尽可能的实现对城市空间地域的全编码处理。我们常见的需要深层次融合的专题数据有人口、经济、环保、交通、规划等。

（四）多层级城市综合信息展示与分析

数据信息的获取以及智慧城市的建立，其最终目标都是要对所获取信息进行有效的应用。所以，首要分析要确保准确性，要以模型建立为基础。因此，综合信息分析系统的核心就是获取地理空间信息，突破原来的行业壁垒，打破内部行业限制，对专题信息加以集中整合并对外进行展示。借助多种技术方法实现对数据的深入挖掘，提取对空间发展有利的信息数据。

城市综合信息分析对象应当满足面向多用户、分析多尺度、展示多维度、对比多时态、专题多相关等特点。面向多用户指的是要根据不同用户需求提供给用户不同的功能。分析的多尺度指的是在分析地理空间上的业务信息时，统计与分析地图尺度级别并进行识别和精细定位统计分析、粒度控制统计分析。展示的多维度指的是指系统支持展示多维度的地理空间信息，对城市地理空间进行全面多角度的展示。多时态对比指对比分析不同时期的遥感卫星和航摄影像，直观地展示城市建设的变化。多相关专题指系统支持跨部门、跨业务的专题相关信息的展示。

综上、智慧城市系统的构建需要大数据平台的支撑，需要多方數据之间的融合，本文就如何设计智慧城市管理系统进行了分析和探讨，希望能为同行提供参考。

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